アーバンデータチャレンジ2022 with 土木学会インフラデータチャレンジ2022 2022/03/11 https://uedayou.net/ldapinavi/

1. アーバンデータチャレンジ2022
with 土木学会インフラデータチャレンジ2022
@uedayou
https://uedayou.net/ldapinavi/

2. 自治体から大量のオープンデータが公開中だが…
公開基盤はさまざま
公開形式もさまざま
自治体公式サイト

3. 各基盤・形式のオープンデータを
共通仕様のWeb APIとしてデータ提供したい！
自治体公式サイト

4. Linked Data API Navi
https://uedayou.net/ldapinavi/

5. 対応するオープンデータ公開基盤

6. １．CKAN
• オープンソースのデータ管理システム
• 多くの自治体が利用
• 現在の収集対応自治体
大阪府、京都府、兵庫県、滋賀県、和歌山県、
福岡県、福岡市、佐賀県、長崎県、大分県、
熊本県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県

7. 2．SHIRASAGI
• 国産のオープンソースWebアプリケーション
開発プラットフォーム
• オープンデータのカタログサイトとしても多数
利用
• 現在の収集対応自治体
香川県、徳島県、愛媛県

8. 3．LinkData
• インフォ・ラウンジ株式会社が提供するオープ
ンデータ作成・提供サイト
• 多くの自治体がオープンデータ公開基盤として
利用
• オープンデータ全てを収集

9. 提供 Web API 数
提供タイプ Web API数
CKAN 5,064
SHIRASAGI 2,149
LinkData 10,766
その他自治体サイト 3,119
2023年3月時点で
21,149
の Web API を提供

10. Web API

11. Web API
• SPARQLを利用
• RDF用の問合せ言語
• W3Cにより標準化
• 多数のオープンデータWeb APIで採用
統計LOD gBizINFO

12. SPARQL採用のメリット
• データ表現の自由度が非常に高い
• オープンデータの構造はさまざま
• 幅広いデータ構造への対応には最適
• デフォルトで高度な検索機能が利用可能
• フィルタリング
• 文字列操作
• 正規表現
FILTER( ?age >= 20 )
BIND( CONCAT( “https://uedayou.net/”, ?id, “/sparql” ) AS ?website )
BIND( REPLACE( ?desc, “京都”, “大阪” ) AS ?text )
FILTER( REGEX( ?label, “^東京.+$”, “i” ) )

13. Problem
SPARQLは難しいというイメージ
• データ構造の表現やデータ取得の自由度が高い
• 対象データの構造を理解しないと1からクエリ
を書くのは難しい

14. Solution
クエリ生成を自動化
• オープンデータのデータ構造を解析
• 解析結果から元のデータを取得可能なSPARQL
クエリを自動生成
SPARQLを意識せずに利用可能

15. ビジュアライズ機能

16. ビジュアライズ機能
• Web APIから取得したデータを種別に応じて
ビジュアライズする機能をサイト内に実装
地理空間・統計データを
ノーコードでビジュアライズできる機能を提供

17. 松本市 令和5年年齢別男女別人口
https://uedayou.net/ldapinavi/linkdata/rdf1s9819i/nenreibetsu_danjobetsu_202301

18. 大阪府内の保育施設一覧
https://uedayou.net/ldapinavi/osakapref/osakapref-e7b6e8cc-61d0-45d5-bcbb-
0579ee1dc2e5/270008_hoikushisetsu

19. 名馬図鑑
https://uedayou.net/ldapinavi/linkdata/rdf1s9320i/umamusu

20. メンテナンスフリーで
サスティナブルなサイト構成

21. サイト構成
• 自治体から収集したオープンデータのWeb API
は長期間運用し続けることが重要
• 大量のオープンデータをWeb APIとして提供し
続けるのは多大なコストがかかる
クラウドサービスの活用により
低コストかつ安定運用可能な構成を設計

22. サイト構成

23. 都道府県カタログサイト
約62%(29/47)
は既存モジュールで対応可能
(17府県は対応済み)